基于决策树的Landsat TM/ETM+图像中太湖蓝藻水华信息提取
以9期Landsat TM/ETM+影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数(NDW),建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对比验证,表明决策树模型比单波段阈值法、多波段阈值法(RVI、DVI、NDW)能够更有效地提取蓝藻水华信息,区分陆生植被、水生植物和水华,省去了水体掩膜的过程.使用太湖2002年10月25日和2011年7月22日图像、巢湖2005年8月12日的图像,验证决策树模型方法和工作流程的有效性.使用多期TM图像确定了阈值的取值范围,其中,亮度、绿度、NDVI的下限值依次为0.191、-0.007、-0.054,湿度下限范围为0.07~0.15;亮度阈值上限范围为0.3~0.7、绿度为0.2~0.5、湿度为0.1~0.3,这些结果可作为湖泊蓝藻水华遥感监测的参考.
蓝藻水华、太湖、Landsat TM/ETM+影像、K-T变换、决策树、遥感信息提取
TQ9;X16
国家自然科学基金项目40771152;江苏省普通高校自然科学研究计划项目09KJA420001
2014-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
907-915